Ai最新进展-WayToAGI

回答

AI 技术的发展历程如下：

早期阶段（1950s - 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。
知识驱动时期（1970s - 1980s）：有专家系统、知识表示、自动推理。
统计学习时期（1990s - 2000s）：出现了机器学习算法，如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。
深度学习时期（2010s - 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。

当前 AI 的前沿技术点包括：

大模型，如 GPT、PaLM 等。
多模态 AI，例如视觉 - 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。
自监督学习，包含自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。
小样本学习，如元学习、一次学习、提示学习等。
可解释 AI，涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。
机器人学，包括强化学习、运动规划、人机交互等。
量子 AI，有量子机器学习、量子神经网络等。
AI 芯片和硬件加速。

此外，绿洲资本张津剑认为 AI 技术正在加速发展，并且没有看到任何减缓的迹象。尽管媒体报道可能有所减少，但 AI 的实际进展非常迅速。

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参考资料

问：AI的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点有哪些

1.早期阶段(1950s-1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论2.知识驱动时期(1970s-1980s):专家系统、知识表示、自动推理3.统计学习时期(1990s-2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)4.深度学习时期(2010s-至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等

问：AI的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点有哪些

1.大模型(Large Language Models):GPT、PaLM等2.多模态AI:视觉-语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合3.自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等4.小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等5.可解释AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等6.机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等7.量子AI:量子机器学习、量子神经网络等8.AI芯片和硬件加速

世界好像变难了，我们该如何应对？| 对谈绿洲资本张津剑之 AI、人与生命力

加速中的AI：张津剑认为AI技术正在加速发展，并且没有看到任何减缓的迹象。尽管媒体报道可能有所减少，但AI的实际进展非常迅速。